텍스트 분류 예제

그러나 모든 명시적 모델은 모델을 빌드하는 데 사용되는 모음에 포함되지 않은 새로운 “보이지 않는” 언어 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 이러한 예측을 평가하여 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다. 모델이 충분히 정확하다고 판단되면 새 언어 데이터에 대한 정보를 자동으로 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 문서 분류, 자동 번역 및 질문 응답과 같은 많은 유용한 언어 처리 작업을 수행하는 시스템으로 결합될 수 있습니다. 그러나 텍스트 분류란 무엇입니까? 텍스트 분류는 어떻게 작동합니까? 텍스트를 분류하는 데 사용되는 알고리즘은 무엇입니까? 가장 일반적인 비즈니스 응용 프로그램은 무엇입니까? 지원 팀은 매월 지원 티켓을 처리하여 일반적인 질문에 태그를 붙이거나, 해결되지 않은 버그를 추적하거나, 고객이 가장 혼란스러워하는 것을 파악하는 데 시간을 할애합니다. 텍스트 분류를 사용하면 지원 팀이 수동 데이터 처리 시간을 절약할 수 있습니다. 그런 다음 기계 학습 알고리즘은 기능 집합 쌍(각 텍스트 예제의 벡터)과 태그(예: 스포츠, 정치)로 구성된 학습 데이터로 분류 모델을 생성합니다: 텍스트 분류(텍스트 분류 또는 텍스트라고도 합니다). 태그)는 미리 정의된 범주 집합을 자유 텍스트에 할당하는 작업입니다. 텍스트 분류기를 사용하여 거의 모든 것을 구성, 구조화 및 분류할 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 기사는 주제별로 구성될 수 있고, 지원 티켓은 긴급하게 구성될 수 있고, 채팅 대화는 언어별로 구성될 수 있고, 브랜드 멘션은 감정에 의해 구성될 수 있습니다. ☼ 이름 성별 검색, 문서 분류, 음성 부분 태그 지정 또는 대화 법 분류와 같은 이 장에서 설명하는 분류 작업 중 하나를 선택합니다. 동일한 학습 및 테스트 데이터와 동일한 기능 추출기를 사용하여 의사 결정 트리, 순진한 Bayes 분류자 및 최대 엔트로피 분류기의 세 가지 분류자를 작성합니다. 선택한 작업에서 세 분류자의 성능을 비교합니다. 다른 기능 추출기 사용 하는 경우 결과 다를 수 있습니다 어떻게 생각 하십니까? 분류자는 이러한 패턴을 캡처하는 명시적 모델을 만들 수 있도록 하여 자연어로 발생하는 언어 패턴을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 이러한 모델은 감독된 분류 기술을 사용하지만, 해부학적으로 동기를 부여한 모델을 구축할 수도 있습니다. 어느 쪽이든 이러한 명시적 모델은 언어 패턴을 이해하는 데 도움이 되며 새 언어 데이터에 대한 예측을 하는 데 사용할 수 있습니다. fastText는 텍스트의 각 조각이 줄에 있는 텍스트 파일이 필요합니다. 각 줄의 시작 부분에는 해당 텍스트에 레이블을 할당하는 __label_YOURLABEL의 특별한 접두사가 있어야 합니다. 이진 분류를 원한다면 하나의 노드를 사용할 수 있지만 여러 범주가있는 경우 각 범주에 대해 여러 노드를 사용해야합니다 : 분포 (i)가 다른 두 노드보다 더 “공정”하다는 직관을 캡처하는 한 가지 방법은 entro의 개념을 호출하는 것입니다. Py.